Pela primeira vez, pesquisadores do MIT mediram o consumo real de energia de sistemas de inteligência artificial em tarefas rotineiras, como responder uma pergunta. O resultado impressiona: dependendo do modelo e de como ele é operado, o gasto energético pode variar até 7.000%. Isso significa que uma mesma tarefa pode consumir até 100 vezes mais energia, apenas com a troca da tecnologia utilizada.
Para ilustrar:
• Gerar uma única imagem com IA pode gastar o mesmo que carregar completamente um celular.
• Treinar um modelo como o GPT-3 consome mais energia do que 100 casas americanas em um ano.
• Data centers que mantêm essas tecnologias já consomem mais eletricidade que países como a Arábia Saudita, e esse número pode dobrar até 2026.
O estudo analisou modelos abertos como LLaMA, Mistral e Falcon. Ele mostra que variáveis como o tamanho do modelo, o tempo de resposta e a infraestrutura onde ele roda impactam diretamente o consumo. A eficiência dessas escolhas pode definir o custo energético da IA no mundo real.
